У меня начался отпуск, прошло 2.5 года, как я работаю на обычной работе по найму. До этого я около 7 лет был фрилансером, а в начале этого пути запустил пару успешных собственных проектов (и пару десятков неуспешных, которые, собственно, высосали все заработанные деньги).
Некоторые разработчики хотят уйти из найма во фриланс. Кажется, что личного времени становится больше, максимально гибкий график, работай себе с берега моря. У меня обратный опыт — добровольный переход с фриланса на найм, и опыт скорее положительный.
Что стало хуже:
1. Спонтанные мероприятия теперь почти недоступны. В середине рабочего дня не поедешь к друзьям играть в настолки.
2. Как ни крути, но 30 дней отпуска в год — это прямо очень очень мало. Его неизбежно приходится разбивать на части, и каждая из этих частей очень маленькая — в длинное путешествие не съездить, собственный проект не замутить, с кучей накопившихся бытовых дел не разобраться.
3. На фрилансе ты можешь не брать заказы, которые содержат большую долю скучной для тебя работы. В найме же ты обязан брать задачи, даже если они на 80% состоят из какого-нибудь рефакторинга или написания документации.
Что стало лучше:
1. Денег стало больше. Зарплата заметно выше моего среднего дохода с фриланс-заказов. Я сильный прогер, но тратить время и внимание на поиск клиентов и заказов мне всегда было тяжело. Сейчас я конвертирую своё время в деньги эффективнее, потому что занимаюсь только разработкой и руководством другими разработчиками.
2. У меня появились выходные. Я могу не работать в выходные, и это удивительное чувство. На фрилансе формально ты можешь работать когда хочешь, но по факту хоть чуть-чуть работаешь каждый день, потому что висит очередной заказ с дедлайном. Сейчас я со спокойной совестью все выходные занимаюсь исключительно своими делами.
3. У меня пропала нервозность по поводу того, что я ещё что-то не доделал и не успею вовремя, если сейчас не сяду. Рабочий график распределяется как раз на комфортный уровень загрузки.
4. Я перестал работать по ночам, и в целом у меня нормализовался режим дня. Будучи фрилансером, я мог вставать в обед, потом сидеть до утра, и из-за этого снова долго спать. Это могло длиться месяцами. Сейчас каждое утро дейли, рабочий день начинается в одно и то же время, поэтому график у меня нормальный.
5. За 2.5 года работы в компании я прокачался в программерских скиллах как за 7 лет фриланса. Потому что на фрилансе ты плюс минус делаешь всё уже знакомым тебе способом. А вот при работе в компании есть другие разработчики, которые знают что-то, чего не знаешь ты. И есть кодревью, это очень полезная штука, причем, полезно и самому проводить, и чтобы тебе проводили.
#dev#life
Тут уже несколько дней народ играется с генерацией музыки по текстовому описанию. Идея такая же, как с картинками: ты пишешь фразу, тебе нейросетка по ней создаёт трек.
На деле реализовано чуть более топорно: текстовый препроцессор разбирает фразу и ищет контекстную близость до слов из специального списка тегов. Ну, например, он считает слово "weed" (трава, конопля) близким к жанру "reggie", вот и подставляет.
Эти теги передаются в облачный API сервиса Mubert (да, никакого опенсорса на этот раз), и оно выдаёт трек.
Я попробовал тоже. По примерам из статей я уже было подумал, что окончательно решена проблема "не подобрать трек для нового видео". Но увы. Результат на деле (а не в рекламе) такой же не впечатляющий, как и с картинками.
Эта штука сносно генерирует всякие эмбиенты и другие спокойные треки, но на более сложных жанрах сразу загибается и очень сильно недокручивает и темп, и агрессию и разнообразие музыкальных фраз. Я после часа попыток не смог сделать ничего для быстрого интенсивного полёта дрона, только для плавного и медленного. Ну и очень часто неправильно улавливает контекст, даже даже открыто писать, что примерно ты от неё хочешь (вот как с треком Помпеи — вообще мимо, слишком спокойная и не грустная мелодия).
Первые два трека сгенерировал @wooferclaw. Он не хейтер ML, в отличие от меня, поэтому у него больше терпения и, вероятно, он смог дольше перебирать варианты. Но всё равно на мой взгляд какой-то намёк на правильную идею есть, а развития совсем нет.
Музыканты, можете выдохнуть.
#dev
Свершилось. Сегодня Экосистема городских сервисов совместно с VK Mini Apps подвели итоги конкурса, в котором я участвовал, и писал вам об этом.
Мой музейный кликер оценили не только вы в комментариях, но и члены жюри: я занял первое место во втором этапе (по правилам можно занять призовое место только в одном, даже если подавался в два).
Очень рад :) Люблю наш город, люблю конкурсы по программированию, ну и, разумеется, люблю выигрывать, чего греха таить :) Работы интересные, список всех победителей можно посмотреть вот тут.
До шорт-листа дошли всего 42 проекта, так что на самом деле при внимательном и аккуратном отношении шансы попасть в список из 20 призёров были хорошие. Участвуйте в конкурсах тоже. Это полезно для прокачки скилла, даже если вы не получите приз. Но если получите — ещё и приятно :)
P.S. Постоял рядом с CEO VK, думал попросить включить мне новый дизайн, но постеснялся.
#dev
Как вы уже знаете, я участвую в конкурсе "Код Петербурга", где нужно сделать какие-то программные продукты, используя API различных городских сервисов.
KudaGo взяли у некоторых разработчиков интервью, попросив ответить на распространённые вопросы типа "Нужен ли айтишнику технический склад ума?" и "Правда ли, что айтишники — закрытые интроверты?".
Я тоже поотвечал, и даже, пожалуй, слишком многословно на фоне других отвечающих. Вот, собственно, сама статья:
https://kudago.com/all/news/top-glupyih-vopros-dlya/
#dev
Пришло уведомление от Whoosh: "Годовая подписка за 990р". Захожу в приложение, а там её нет. Стандартные недельная и месячная.
Пишу в саппорт: так и так, прорекламировали — предоставляйте. Посоветовали обновить приложение — и правда, подписка появилась.
Если бы я не поленился в саппорт написать, у них могло бы быть на одного платного клиента меньше. Это хорошая задачка на архитектуру и проектирование приложений: такие элементы нужно отрисовывать динамически по данным из БД. Создаётся абстрактный компонент, у которого есть свойства типа title, subtitle, caption, рисуются стили. При необходимости данные меняются на сервере, и все пользователи получают новый список.
А тут, вероятно, захардкожено в клиенте. Нехорошо.
#dev
Мой новый любимый тип задач на собеседованиях: даём кандидату кусок кода и просим провести ревью. Во-первых, это из тех задач, которые нельзя строго либо решить, либо не решить. Разные кандидаты находят разное количество ошибок, оценка получается более гибкой. Во-вторых, проверяется сразу несколько компетенций: и работа с базами данных, и многопоточность, и оптимизация, и кодстайл и куча всего ещё. Увидит ли кандидат ошибку в SQL? Сделает ли необязательное, но ценное замечание по именованию переменных? А может даже даст комментарий на тему архитектуры? Ещё и софтскиллы сразу проверяются: каким способом человек сообщает о чужих ошибках.
Но нашу задачку я вам не покажу. Вдруг будете у нас собеседование проходить, хехе )
Ещё из недавнего: соискатель указал в резюме английский B2 и особо подчеркнул, что очень силён в алгоритмах. Я скинул ему скриншот ниже и попросил объяснить задание и поразмышлять над решением. К сожалению, и задание и решение в итоге объяснял я. Кстати, кто занимается разработкой, можете под спойлерами предложить свои варианты.
Вообще, проведение собеседований помогает хорошо бороться с синдромом самозванца. У меня прям сильный был, пока я на постоянную работу не пошёл. Сейчас тоже есть (думаю, все разработчики этим страдают, кроме самых плохих: у них эффект Даннинга-Крюгера), но меньше.
#dev
Я порешал немного задачи на leetcode и остался не слишком доволен сервисом.
Leetcode — это онлайн-сайт с задачами по программированию. Даётся описание (какие данные приходят на вход, и что нужно получить). Можно отправить код на любом актуальном языке программирования, и ваше решение будет оценено по двум показателям: скорость и память.
Что не понравилось в сервисе:
1. Встроенный редактор кода поленились делать нормальным, это по сути блокнот без каких-либо хинтов и проверок. Проще сразу писать в IDE, а потом копировать. Но это мелочь, куда серьёзнее второй пункт.
2. Система оценки, о которой я упомянул выше, крайне неточная. Разброс по времени бывает в 1.5-2 раза у одного и того же кода. И, наоборот, почти не показывает важную разницу между разными решениями. По памяти то же самое: цифры плюс минус одинаковые, как бы вы ни решали задачу. Это выражается в том, что легко словить результат типа "Ваше решение лучше, чем 33.33% остальных", причем, много раз подряд. Это значит, что в точности треть решений попадает в какой-то один кластер оценки (либо что решений отправлено очень мало, но сайт популярный, так что не знаю даже). При этом подобная оценка — единственный показатель успешности вашего решения, поэтому она важна, но при таком разбросе теряет смысл.
Хотя сама идея, например, ежедневной новой задачи мне нравится — позволяет разминать мозги и держать себя в тонусе в некотором смысле. Впрочем, тут тоже есть нюанс: эффективное решение задач редко пересекается с правильным и реалистичным решением, которое требовалось бы от программиста в любом практическом сценарии.
Допустим, вам нужно наполнить ведро водой. В обычной жизни вы отнесёте его в ванну, откроете кран и наполните. А вот подход на Leetcode заставляет использовать извращения типа "вытащить из холодильника бутылку воды и разрезать её над ведром". И вот в какой-то момент вы понимаете, что быстрее всего выбросить ведро в окно, потому что под окном глубокая лужа, оно там утонет и технически станет наполненным водой мгновенно. О реальной жизненной применимости такого решения, думаю, говорить не стоит.
Но иногда буду решать. Сегодняшняя задача уровня Hard, такие дают за собеседованиях на middle и senior: поиск максимальной суммы прямоугольника внутри матрицы.
#dev
Один из легальных способов для программистов бороться с жадностью корпораций — писать open source аналоги проприетарного софта. Да, к сожалению, мы всё ещё вынуждены покупать (или незаконно качать) Photoshop, After Effects, AutoCAD и даже Microsoft Office, до которых свободные аналоги пока не дотягивают. Но тот же Blender очень сильно подвинул баланс сил на рынке 3D-моделирования. Да, возможно те, кто когда-то учился на 3D Max, Cinema 4D или Maya, скорее всего, всё ещё на них остались, но вот новое поколение 3D-художников очень активно учится на Blender и делает в нём шедевральные вещи, абсолютно ничем не уступающие коммерческим гигантам.
В близкой мне области тоже есть свежий пример: для экшен-камер GoPro долгое время единственным хорошим решением был платный и дорогой стабилизатор под названием ReelSteady. За софтину просят что-то около $200 единоразово, но только она могла дать стабилизацию на основе гироскопа, которая на три головы превосходила любые алгоритмы на основе анализа картинки.
Однако, несколько лет назад вышел кривой и неудобный open source проект, а буквально в этом году, если я не ошибаюсь, другой разработчик допилил его до прямого и удобного. Называется GyroFlow: кроссплатформенный софт с открытым кодом, который тоже умеет стабилизировать картинку на основе гиро-данных, причём, с кучи разных камер, включая все современные модели GoPro.
Он абсолютно бесплатный, выдаёт результат ничуть не хуже, чем ReelSteady, да ещё и работает быстрее и содержит больше настроек. Просто flawless victory, как по мне. Надеюсь, такого будет появляться всё больше. В конце-концов, комьюнити уже прогибает корпорации на выпуск вещей вроде VS Code.
#dev
Написал большущую статью о том, как проходил AtomSkills. Это был очень интересный и необычный опыт, даже с учётом моих предыдущих поездок на хакатоны. Если вам интересна разработка и соревнования по программированию, велкам :)
#dev
https://vk.com/@denisnp-kak-my-vyigrali-sorevnovanie-dlya-stroitelei-i-svarschikov?v=4
Я участвую в конкурсе разработчиков «Код Петербурга», проводимом совместно VK и городом. По условиям нужно сделать или VK-приложение или чат-бота для VK/Маруси с какой-то важной для жителя или гостя города функцией, и с использованием одного из предоставленных внешних API.
Я попробовал воплотить свои давние мысли по семантическому поиску по текстам, в чем мне помог @wooferclaw. Что-то подобное мы пытались соорудить на хакатоне в Салехарде, но сейчас я пошёл дальше.
Бот для Маруси, который ищет мероприятия в Петербурге с сайта KudaGo. При этом к боту подключён морфологический словарь и тезаурус, который умеет определять домены и ассоциативные связи между словами.
Работает вроде неплохо. Во-первых, довольно точно ищет по прямым связям. Например, хорошо понимает, что слова «научный» и «наука» одинаковые, хотя в словаре словоформ они разные. Во-вторых, умеет находить связи по области: допустим, если попросить что-то про пришельцев, предлагает экспозицию о внеземных цивилизациях, хотя ни в описании, ни в ключевых словах этой экспозиции нет слова «пришелец» однокоренных с ним.
Но этот поиск приводит и к забавным последствиям, которые лично я не считаю недостатком, а скорее щепоткой соли в работе алгоритма. Так, при запросе о пришельцах может выдать выставку о коммунальных квартирах (что действительно близко по смыслу, но человеку, который ищет пришельцев, скорее всего нужно не это). А ещё на слово «крокодилы» предлагает экскурсию по рекам и каналам, мне очень нравится :)
Потестить можно, открыв Марусю (в приложении ВК или в отдельном) и сказав «Запусти навык Куда Пойти в Петербурге». А результаты конкурса будут в октябре. Там ещё второй этап, на него тоже что-нибудь подам.
#dev
Хочу немного похвалить Copilot — у него обнаружилась удивительно неплохая способность писать комментарии к коду!
На этом скриншоте я написал только первые полтора слова у каждого комментария, остальное дополнила нейросеть, и в одном месте я сделал после этого небольшую правку.
Во-первых, это действительно подразгружает, потому что ошибки в комментариях не так страшны, можно доверить такое дело генератору.
Во-вторых, есть интересное неочевидное свойство: нейросеть может попытаться объяснить вам чужой код таким способом. Вы как бы спрашиваете компьютер о том, что написал другой человек на языке компьютера. Это довольно прикольно, и даже может быть как-то использовано в целях обучения, как по мне.
#dev
Попробовал Github Copilot. Это проект, в рамках которого Гитхаб обучил нейросеть на миллионах строк программного кода, загруженного людьми, и теперь она вроде как способна предлагать автоматическое дополнение к тому, что вы пишете.
В теории, если вы напишете название функции, например public int Fibonacci(int n), то она сразу предложит вам автоматически подставить всё остальное.
Конкретно с этим примером система действительно справляется, но в целом впечатления у меня от неё смешанные, и на мой взгляд она пока что не стоит тех $10 в месяц, которые за неё просят после тестового двухмесячного периода.
Я уже писал ранее о своём отношении к нейросетям. В задачах дополнения данных они работают средненько: значимый процент решений будет с ошибками. Вот и здесь — сначала я подумал, что Copilot сможет за меня копипастить популярные однотипные куски кода из интернета. Например, я не помню алгоритм Вагнера-Фишера, постоянно его копирую из своих других проектов, часть из которых выложена на Github и наверняка была передана в обучение Copilot. Я предложил нейросетям мне этот алгоритм написать, они написали что-то отдалённо похожее. Внешне выглядело убедительно и даже компилировалось, но работало неправильно, и при ближайшем рассмотрении оказалось, что там просто случайно надёрганные строчки из настоящего алгоритма. Некоторые проверки по 2 раза, а часть нужной логики упущено совсем. Об оформлении кода вообще говорить не стоит: пока всё, что мне выдавалось, оформлено плохо, и на ревью я бы написал разработчику несколько замечаний.
Однако, в других местах работает, как задумано. Если у вас есть дуальные функции, оно умеет предлагать дописать остаток (пример на скриншоте ниже). Но из того, что я попробовал, только процентов 20 случаев реально были полезны. Остальные 80% или вообще неверный код, или правильный, но такой неаккуратный, что лучше самому написать.
Есть ещё проблема: массовый копипаст довольно опасен, потому что легко пропустить какую-то мелочь. В идеале нужно весь вставленный код проверять построчно, но по когнитивной нагрузке это близко к тому, чтобы создать его самостоятельно. И человеческое внимание совершенно точно будет расслабляться и размываться при работе с такими средствами автодополнения, а, значит, неизбежны ошибки. На месте чувствительной к багам энтерпрайз-разработки я бы вообще запрещал бы своим сотрудникам применять Copilot.
С другой стороны, возможно, подобная утилита хорошо зайдёт для прототипирования, на хакатонах, на стримах с демонстрацией разработки чего-нибудь. У меня будет возможность проверить на соревновании через месяц, но в работе скорее всего отключу.
#dev